TinyML Školení v Prague

Toto živé školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo přímo u vás) je určeno pro embedded inženýry středně pokročilé úrovně, vývojáře IoT a výzkumníky umělé inteligence, kteří chtějí využít metody TinyML při tvorbě aplikací s AI na hardwaru s nízkou energetickou náročností.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a umělé inteligence na okrajových zařízeních.
• Nasazovat lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry.
• Optimalizovat provádění algoritmů AI pro minimální spotřebu energie.
• Integrovat technologie TinyML do reálných aplikací v oblasti IoT.

Toto školení vedené instruktorem v oblasti Prague vybaví pokročilé profesionály dovednostmi pro navrhování, optimalizaci a nasazování kompletních TinyML potrubí. Účastníci se naučí sbírat data, trénovat nízkoproudé modely a testovat reálné aplikace pomocí praktických laboratoří.

Toto školení vedené instruktorem v Prague umožňuje pokročilým profesionálům zabezpečit pipeline TinyML na edge zařízeních. Naučíte se implementovat techniky chránící soukromí, zvýšit odolnost modelů vůči adversariálním hrozbám a uplatnit nejlepší postupy pro bezpečné zpracování dat v omezených prostředích.

Tento lekci vedoucí výuce v Prague naučí pokročilé profesionály, jak integrovat TinyML do autonomní robotiky. Účastníci budou navrhovat optimalizované modely, implementovat pipeline pro vnímání přímo na zařízení a nasazovat lehkou umělou inteligenci na vestavěný hardware pro autonomii v reálném čase.

Tento 21hodinový kurz vedený lektorem v oblasti Prague umožní profesionálům s prostřední úrovní znalostí nasadit TinyML v chytém zemědělství. Naučte se vytvářet lehké modely, integrovat edge AI s IoT a optimalizovat precizní zavlažování a detekci škodlivého hmyzu v praktickém laboratorním prostředí.

Toto živé školení s lektorem v Prague zahrnuje implementaci řešení TinyML pro monitorování a diagnostiku v oblasti zdravotní péče. Účastníci se naučí návrhu modelů pro zdravotní data v reálném čase, optimalizaci pro energeticky úsporná nositelná zařízení a zajištění klinické spolehlivosti. Součástí jsou praktické laboratorní cvičení.

Tento kuráz vedený lektorem, živý trénink v Prague připraví pokročilé praktiky k optimalizaci modelů TinyML pro vestavěná zařízení s omezenými zdroji. Účastníci aplikují kvantizaci a ořez, implementují inferenční potrubí s nízkou latencí a benchmarkují výkon v souladu s limity paměti a energie.

Toto školení s instruktorem v reálném čase Prague (online nebo prezenčně) je určeno pro vývojáře IoT, embedded inženýry a odborníky na umělou inteligenci středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít TinyML k prediktivní údržbě, detekci anomálií a tvorbě chytrých senzorových aplikací.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a jeho využití v prostředí IoT.
• Nastavit vývojové prostředí pro TinyML určené k projektům v oblasti IoT.
• Vytvářet a nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Implementovat prediktivní údržbu a detekci anomálií pomocí TinyML.
• Optimalizovat modely TinyML tak, aby využívaly energii a paměť co nejefektivněji.

Tento kurz vedený instruktorem (v online formátu nebo prezenčně) je určen pro inženýry vestavěných systémů a vývojáře AI na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí nasazovat modely strojového učení na mikrokontroléry pomocí nástrojů TensorFlow Lite a Edge Impulse.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho výhody pro aplikace umělé inteligence na okraji sítě.
• Nastavit vývojové prostředí určené k tvorbě projektů v rámci TinyML.
• Trénovat, optimalizovat a nasazovat modely umělé inteligence na mikrokontroléry s nízkou spotřebou energie.
• Využívat nástroje TensorFlow Lite a Edge Impulse k realizaci reálných aplikací využívajících TinyML.
• Optimalizovat modely AI tak, aby byly energeticky efektivní a vyhovovaly omezením paměti zařízení.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající inženýry a datové vědce, kteří se chtějí seznámit se základy TinyML, objevit jeho praktické využití a nasadit modely umělé inteligence na mikrokontroléry.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy TinyML a jeho význam.
• Nasadit lehké modely umělé inteligence na mikrokontroléry a zařízení na okraji sítě.
• Optimalizovat a ladit modely strojového učení tak, aby spotřebovávaly co nejméně energie.
• Využít TinyML v reálných situacích – například k rozpoznávání gest, detekci anomálií či zpracování zvuku.